This work presents a new template-free neural machine translation method for retrosynthetic reaction prediction by learning the chemical change at a substructural level. The proposed method effectively solves all the translation issues arising from SMILES-based representation of molecular structures.

中文翻译：

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基于子结构的神经机器翻译用于合成预测

这项工作提出了一种新的无模板神经机器翻译方法，用于通过学习子结构水平的化学变化来预测逆合成反应。所提出的方法有效地解决了由基于SMILES的分子结构表示所引起的所有翻译问题。